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摘要
45065KB作为高级驾驶辅助系统(ADAS)核心之一的汽车毫米波雷达因其具有全天时、全天候、小型化、集成度高等优势，提供了关键的感知能力，逐渐成为国内外学者及厂商关注的焦点。汽车毫米波雷达以汽车作为平台，其核心性能指标主要有距离、速度、角度分辨率、视场范围等，此外，精度、成本、实时性、检测性能和体积也是需要考虑的关键问题。日益提升的性能需求给汽车毫米波雷达信号处理带来了诸多挑战。为了改进雷达性能以满足更严格的要求，雷达的信号处理技术是至关重要的一环。获取致密的雷达点云、生成精确的雷达成像结果、对抗多个雷达系统间的相互干扰是其中的重点，也是后续跟踪、识别等应用的基础。因此，该文从汽车毫米波雷达的实际应用出发，立足于信号处理的关键技术，总结了相关研究成果，主要讨论与车载毫米波雷达相关的以下主题： (1)点云成像处理；(2)合成孔径雷达成像处理；(3)互扰抑制。文章最后对国内外研究现状进行了总结，并展望未来汽车毫米波雷达的发展趋势，希望能给相关领域读者以启发。
作为高级驾驶辅助系统(ADAS)核心之一的汽车毫米波雷达因其具有全天时、全天候、小型化、集成度高等优势，提供了关键的感知能力，逐渐成为国内外学者及厂商关注的焦点。汽车毫米波雷达以汽车作为平台，其核心性能指标主要有距离、速度、角度分辨率、视场范围等，此外，精度、成本、实时性、检测性能和体积也是需要考虑的关键问题。日益提升的性能需求给汽车毫米波雷达信号处理带来了诸多挑战。为了改进雷达性能以满足更严格的要求，雷达的信号处理技术是至关重要的一环。获取致密的雷达点云、生成精确的雷达成像结果、对抗多个雷达系统间的相互干扰是其中的重点，也是后续跟踪、识别等应用的基础。因此，该文从汽车毫米波雷达的实际应用出发，立足于信号处理的关键技术，总结了相关研究成果，主要讨论与车载毫米波雷达相关的以下主题： (1)点云成像处理；(2)合成孔径雷达成像处理；(3)互扰抑制。文章最后对国内外研究现状进行了总结，并展望未来汽车毫米波雷达的发展趋势，希望能给相关领域读者以启发。
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多传感器多目标跟踪是信息融合领域的热点问题，其通过融合多个局部传感器数据，提高目标跟踪精度和稳定性。多传感器多目标跟踪按融合体系可分为分布式、集中式、混合式3类，其中分布式融合结构对网络通信带宽要求低、可靠性和稳定性强，广泛应用于军事、民用领域。该文聚焦分布式多传感器多目标跟踪涉及的目标跟踪、传感器配准、航迹关联、数据融合4项关键技术，主要分析了各关键技术的理论原理与适用条件，重点介绍了不完整测量条件下的空间配准与航迹关联，并给出仿真结果。最后，该文总结了现有分布式多传感器多目标跟踪关键技术存在的问题，并指出了其未来发展趋势。
多传感器多目标跟踪是信息融合领域的热点问题，其通过融合多个局部传感器数据，提高目标跟踪精度和稳定性。多传感器多目标跟踪按融合体系可分为分布式、集中式、混合式3类，其中分布式融合结构对网络通信带宽要求低、可靠性和稳定性强，广泛应用于军事、民用领域。该文聚焦分布式多传感器多目标跟踪涉及的目标跟踪、传感器配准、航迹关联、数据融合4项关键技术，主要分析了各关键技术的理论原理与适用条件，重点介绍了不完整测量条件下的空间配准与航迹关联，并给出仿真结果。最后，该文总结了现有分布式多传感器多目标跟踪关键技术存在的问题，并指出了其未来发展趋势。
3
2023, 12(3): 471-499.
多雷达协同探测技术通过有机地联动多部雷达，形成广域分布的探测构型，可充分获取空间、频率分集等探测增益，显著提升雷达系统的目标探测性能和电磁干扰环境顽存能力，是雷达技术领域重点发展的方向之一。近年来，国内外针对多雷达协同探测技术开展了广泛研究，在系统架构设计、信号处理、资源调度等技术方向积累了诸多研究成果。该文首先总结了多雷达协同探测技术的概念内涵，阐述了其基于信号处理闭环反馈的协同机制，分析了其实现过程中所面临的技术挑战；随后，聚焦于认知跟踪与资源调度算法，从内涵特点、系统构成、跟踪模型、信息融合、性能评估、调度算法、优化准则、认知流程等方面进行了技术总结，并分析了协同认知跟踪及其与系统资源调度的关系；接着从雷达资源要素、信息融合架构、跟踪性能指标、资源调度模型、复杂任务场景5个方面梳理和总结了协同认知跟踪与资源调度算法近年来的研究进展；最后总结全文并展望了该领域未来技术的发展趋势，旨在为后续的相关技术研究提供参考。
多雷达协同探测技术通过有机地联动多部雷达，形成广域分布的探测构型，可充分获取空间、频率分集等探测增益，显著提升雷达系统的目标探测性能和电磁干扰环境顽存能力，是雷达技术领域重点发展的方向之一。近年来，国内外针对多雷达协同探测技术开展了广泛研究，在系统架构设计、信号处理、资源调度等技术方向积累了诸多研究成果。该文首先总结了多雷达协同探测技术的概念内涵，阐述了其基于信号处理闭环反馈的协同机制，分析了其实现过程中所面临的技术挑战；随后，聚焦于认知跟踪与资源调度算法，从内涵特点、系统构成、跟踪模型、信息融合、性能评估、调度算法、优化准则、认知流程等方面进行了技术总结，并分析了协同认知跟踪及其与系统资源调度的关系；接着从雷达资源要素、信息融合架构、跟踪性能指标、资源调度模型、复杂任务场景5个方面梳理和总结了协同认知跟踪与资源调度算法近年来的研究进展；最后总结全文并展望了该领域未来技术的发展趋势，旨在为后续的相关技术研究提供参考。
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2023, 12(1): 214-234.
硬件差异会形成辐射源的独有指纹，并附加在无线电信号上，利用辐射源的这一独特属性可进行射频指纹识别。在非合作条件下，由于信道环境未知、信号调制方案等先验知识匮乏，基于特征工程的射频指纹识别方法面临巨大挑战，而基于深度学习的射频指纹识别方法，尤其是能够直接处理Raw I/Q的方法表现出了很大潜力，但是该方向的研究成果较为零散，妨碍了研究者对关键问题的把握。该文首先从先验知识的利用上，对基于深度学习的射频指纹识别方法进行了分类对比，将问题聚焦到基于Raw I/Q和深度学习的射频指纹识别方法。然后，该文重点对使用Raw I/Q进行射频指纹识别的深度神经网络模型进行了分类和讨论，并对射频指纹识别相关的开源数据集、数据表示方法和数据增强方法进行了整理和归纳。最后，该文讨论了基于深度学习的射频指纹识别方法所面临的难题和值得关注的研究方向，以期对射频指纹识别的研究与应用有所帮助。
硬件差异会形成辐射源的独有指纹，并附加在无线电信号上，利用辐射源的这一独特属性可进行射频指纹识别。在非合作条件下，由于信道环境未知、信号调制方案等先验知识匮乏，基于特征工程的射频指纹识别方法面临巨大挑战，而基于深度学习的射频指纹识别方法，尤其是能够直接处理Raw I/Q的方法表现出了很大潜力，但是该方向的研究成果较为零散，妨碍了研究者对关键问题的把握。该文首先从先验知识的利用上，对基于深度学习的射频指纹识别方法进行了分类对比，将问题聚焦到基于Raw I/Q和深度学习的射频指纹识别方法。然后，该文重点对使用Raw I/Q进行射频指纹识别的深度神经网络模型进行了分类和讨论，并对射频指纹识别相关的开源数据集、数据表示方法和数据增强方法进行了整理和归纳。最后，该文讨论了基于深度学习的射频指纹识别方法所面临的难题和值得关注的研究方向，以期对射频指纹识别的研究与应用有所帮助。
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2023, 12(1): 120-139.
合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测一直受到学者广泛关注，恒虚警率(CFAR)检测算法作为雷达图像经典目标检测算法被广泛应用于SAR图像舰船目标检测中。然而经典CFAR检测性能容易受到相干斑噪声影响，基于滑窗的检测结果对滑窗的尺寸选择非常敏感，难以保证杂波背景中不存在目标像素，并且计算效率较低。针对上述问题，该文提出了一种新的基于超像素无窗快速CFAR的SAR图像舰船目标检测算法。首先，利用基于密度的快速噪声空间聚类(DBSCAN)超像素生成方法生成SAR图像的超像素。在SAR数据服从混合瑞利分布的假设下，定义了超像素相异度。然后利用超像素精确估计每个像素的杂波参数，即使在多目标情况下，也可以克服传统CFAR滑动窗口的缺点。此外，基于SAR图像变异系数，提出了一种基于变异系数的局部超像素对比度来优化CFAR检测，以此消除大量杂波虚警，如陆地区域人造目标。对5幅SAR图像的实验结果表明，与其他方法相比，该文方法对不同场景SAR图像海面舰船目标检测都十分稳健。
合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测一直受到学者广泛关注，恒虚警率(CFAR)检测算法作为雷达图像经典目标检测算法被广泛应用于SAR图像舰船目标检测中。然而经典CFAR检测性能容易受到相干斑噪声影响，基于滑窗的检测结果对滑窗的尺寸选择非常敏感，难以保证杂波背景中不存在目标像素，并且计算效率较低。针对上述问题，该文提出了一种新的基于超像素无窗快速CFAR的SAR图像舰船目标检测算法。首先，利用基于密度的快速噪声空间聚类(DBSCAN)超像素生成方法生成SAR图像的超像素。在SAR数据服从混合瑞利分布的假设下，定义了超像素相异度。然后利用超像素精确估计每个像素的杂波参数，即使在多目标情况下，也可以克服传统CFAR滑动窗口的缺点。此外，基于SAR图像变异系数，提出了一种基于变异系数的局部超像素对比度来优化CFAR检测，以此消除大量杂波虚警，如陆地区域人造目标。对5幅SAR图像的实验结果表明，与其他方法相比，该文方法对不同场景SAR图像海面舰船目标检测都十分稳健。
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2023, 12(2): 456-469.
海上目标检测识别受制于海上目标及海杂波环境特性，基于实测数据认知海上目标的本质特征有利于推进目标检测识别技术进步。针对海上目标散射特性数据不足的问题，升级“雷达对海探测数据共享计划(SDRDSP)”，扩展雷达目标观测的物理维度、提升雷达及辅助数据采集能力，获取不同极化、海况下的海上目标及环境数据，构建海上目标双极化多海况散射特性数据集，并分析其统计分布特性、时间与空间相关性和多普勒谱特性，为数据使用提供支持。后续将推进海上目标类型与数量的持续积累，为海上目标检测识别性能提升和智能化发展提供数据支持。
海上目标检测识别受制于海上目标及海杂波环境特性，基于实测数据认知海上目标的本质特征有利于推进目标检测识别技术进步。针对海上目标散射特性数据不足的问题，升级“雷达对海探测数据共享计划(SDRDSP)”，扩展雷达目标观测的物理维度、提升雷达及辅助数据采集能力，获取不同极化、海况下的海上目标及环境数据，构建海上目标双极化多海况散射特性数据集，并分析其统计分布特性、时间与空间相关性和多普勒谱特性，为数据使用提供支持。后续将推进海上目标类型与数量的持续积累，为海上目标检测识别性能提升和智能化发展提供数据支持。
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2023, 12(1): 186-196.
间歇采样转发式干扰机通过对其接收到的雷达发射信号进行采样、存储、处理和多次转发，在雷达接收端形成逼真的假目标干扰效果。为提升上述干扰场景下的雷达探测性能，该文提出了一种新的信号差分特征提取方法，在此基础上，利用目标回波和干扰信号在差分特征空间的差异设计判决准则，从而在有效辨识并抑制干扰的同时实现目标检测。仿真结果表明：该方法干扰抑制效果显著，相比于3种典型的时频域滤波算法等效信噪比改善4.2 dB以上。
间歇采样转发式干扰机通过对其接收到的雷达发射信号进行采样、存储、处理和多次转发，在雷达接收端形成逼真的假目标干扰效果。为提升上述干扰场景下的雷达探测性能，该文提出了一种新的信号差分特征提取方法，在此基础上，利用目标回波和干扰信号在差分特征空间的差异设计判决准则，从而在有效辨识并抑制干扰的同时实现目标检测。仿真结果表明：该方法干扰抑制效果显著，相比于3种典型的时频域滤波算法等效信噪比改善4.2 dB以上。
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2023, 12(1): 76-109.
海洋表面是一种高度不规则和时空不重复的复杂动态体系。海杂波是雷达电磁信号照射到海面产生的大量散射体回波的叠加，受风力、洋流、海浪等的影响呈现非均匀性和非平稳性。海杂波信号对海上目标的探测具有一定的干扰作用，尤其是高海情条件下，海浪起伏更加剧烈，目标信号极易淹没在强海杂波信号中，严重限制着雷达对海上目标的检测能力。海杂波及目标电磁散射特性研究是提升复杂海洋环境下目标检测能力的基础，以电磁波与实际复杂动态海面及目标电磁散射机理为基础，形成实际海洋环境下目标回波数据，对海杂波及目标雷达回波特征分析，实测数据集的补充，均存在重大意义。为了让更多相关研究者获得基于物理机理的复杂海环境与目标回波仿真方法近些年的发展和未来趋势，该文总结了回波仿真的3类方法，并针对海面与目标仿真场景特点，分析了3类方法的优劣和适应性，给出了部分仿真结果；还介绍了一些基于实测的回波数据集，可方便学者对回波特性进行分析；最后对复杂海面与目标回波仿真方法和特性研究的发展趋势进行了展望。
海洋表面是一种高度不规则和时空不重复的复杂动态体系。海杂波是雷达电磁信号照射到海面产生的大量散射体回波的叠加，受风力、洋流、海浪等的影响呈现非均匀性和非平稳性。海杂波信号对海上目标的探测具有一定的干扰作用，尤其是高海情条件下，海浪起伏更加剧烈，目标信号极易淹没在强海杂波信号中，严重限制着雷达对海上目标的检测能力。海杂波及目标电磁散射特性研究是提升复杂海洋环境下目标检测能力的基础，以电磁波与实际复杂动态海面及目标电磁散射机理为基础，形成实际海洋环境下目标回波数据，对海杂波及目标雷达回波特征分析，实测数据集的补充，均存在重大意义。为了让更多相关研究者获得基于物理机理的复杂海环境与目标回波仿真方法近些年的发展和未来趋势，该文总结了回波仿真的3类方法，并针对海面与目标仿真场景特点，分析了3类方法的优劣和适应性，给出了部分仿真结果；还介绍了一些基于实测的回波数据集，可方便学者对回波特性进行分析；最后对复杂海面与目标回波仿真方法和特性研究的发展趋势进行了展望。
9
2023, 12(2): 343-355.
相对于窄带多普勒雷达，超宽带雷达能够同时获取目标的距离和多普勒信息，更利于行为识别。为了提高跌倒行为的识别性能，该文采用调频连续波超宽带雷达在两个真实的室内复杂场景下采集36名受试者的日常行为和跌倒的回波数据，建立了动作种类丰富的多场景跌倒检测数据集；通过预处理，获取受试者的距离时间谱、距离多普勒谱和时间多普勒谱；基于MobileNet-V3轻量级网络，设计了数据级、特征级和决策级3种雷达图谱深度学习融合网络。统计分析结果表明，该文提出的决策级融合方法相对于仅用单种图谱、数据级和特征级融合的方法，能够提高跌倒检测的性能(显著性检验方法得到的所有P值<0.003)。决策级融合方法的5折交叉验证的准确率为0.9956，在新场景下测试的准确率为0.9778，具有良好的泛化能力。
相对于窄带多普勒雷达，超宽带雷达能够同时获取目标的距离和多普勒信息，更利于行为识别。为了提高跌倒行为的识别性能，该文采用调频连续波超宽带雷达在两个真实的室内复杂场景下采集36名受试者的日常行为和跌倒的回波数据，建立了动作种类丰富的多场景跌倒检测数据集；通过预处理，获取受试者的距离时间谱、距离多普勒谱和时间多普勒谱；基于MobileNet-V3轻量级网络，设计了数据级、特征级和决策级3种雷达图谱深度学习融合网络。统计分析结果表明，该文提出的决策级融合方法相对于仅用单种图谱、数据级和特征级融合的方法，能够提高跌倒检测的性能(显著性检验方法得到的所有P值<0.003)。决策级融合方法的5折交叉验证的准确率为0.9956，在新场景下测试的准确率为0.9778，具有良好的泛化能力。
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2023, 12(4): 906-922.
针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题，该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法。一方面，通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息，减弱复杂场景中强干扰的影响，提高检测识别的准确率。另一方面，利用散射关键点对目标进行定位，设计散射感知检测模块实现对回归框的细化校正，增强目标的定位精度。为了验证方法有效性、同时促进SAR飞机检测识别领域的研究发展，该文制作并公开了一个高分辨率SAR-AIRcraft-1.0数据集。该数据集图像来自高分三号卫星，包含4,368张图片和16,463个飞机目标实例，涵盖A220, A320/321, A330, ARJ21, Boeing737, Boeing787和other共7个类别。该文将提出的方法和常见深度学习算法在构建的数据集上进行实验，实验结果证明了散射感知方法的优异性能，并且形成了该数据集在SAR飞机检测、细粒度识别、检测识别一体化等不同任务中性能指标的基准。
针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题，该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法。一方面，通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息，减弱复杂场景中强干扰的影响，提高检测识别的准确率。另一方面，利用散射关键点对目标进行定位，设计散射感知检测模块实现对回归框的细化校正，增强目标的定位精度。为了验证方法有效性、同时促进SAR飞机检测识别领域的研究发展，该文制作并公开了一个高分辨率SAR-AIRcraft-1.0数据集。该数据集图像来自高分三号卫星，包含4,368张图片和16,463个飞机目标实例，涵盖A220, A320/321, A330, ARJ21, Boeing737, Boeing787和other共7个类别。该文将提出的方法和常见深度学习算法在构建的数据集上进行实验，实验结果证明了散射感知方法的优异性能，并且形成了该数据集在SAR飞机检测、细粒度识别、检测识别一体化等不同任务中性能指标的基准。
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2023, 12(2): 247-261.
在电子信息系统对抗中，雷达、通信、侦察机和干扰机等多种电子设备通过简单的功能叠加式配备于作战平台已经难以应对敌方的综合性电子兵器，因此，多种电子设备的综合一体化是现代战争环境装备发展的必然趋势。其中，作为战场“千里眼”和“顺风耳”的雷达和通信设备无论在硬件结构还是在信号处理方法上都具有极强的相似性，两者的有机结合具有很强的实现性。因此，通感一体化(DFRC)系统受到了广泛的关注。其中，DFRC信号设计是DFRC系统研究的关键科学问题之一，通过电磁频谱共享方式，在空域、时域以及频域等多个维度上，同时实现雷达探测和信息通信两种功能。该文对以感知功能(雷达探测功能)为主功能的DFRC信号设计方法进行了深入、系统的综述。该文简要介绍了面向战场环境的DFRC系统的相关项目，进一步讨论了DFRC信号设计的研究进展。并在最后总结全文并对未来的研究方向进行了展望。
在电子信息系统对抗中，雷达、通信、侦察机和干扰机等多种电子设备通过简单的功能叠加式配备于作战平台已经难以应对敌方的综合性电子兵器，因此，多种电子设备的综合一体化是现代战争环境装备发展的必然趋势。其中，作为战场“千里眼”和“顺风耳”的雷达和通信设备无论在硬件结构还是在信号处理方法上都具有极强的相似性，两者的有机结合具有很强的实现性。因此，通感一体化(DFRC)系统受到了广泛的关注。其中，DFRC信号设计是DFRC系统研究的关键科学问题之一，通过电磁频谱共享方式，在空域、时域以及频域等多个维度上，同时实现雷达探测和信息通信两种功能。该文对以感知功能(雷达探测功能)为主功能的DFRC信号设计方法进行了深入、系统的综述。该文简要介绍了面向战场环境的DFRC系统的相关项目，进一步讨论了DFRC信号设计的研究进展。并在最后总结全文并对未来的研究方向进行了展望。
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2023, 12(2): 275-286.
针对现有联合设计的通感一体化波形对运动目标探测性能不足的问题，该文提出了一种具有多普勒容忍性的通感一体化波形联合设计方案。首先，基于脉冲串模糊函数，推导了构造多普勒容忍波形等价于波形在相关区内具有极低的积分旁瓣电平。基于此，构建了以最小化一体化波形的加权积分旁瓣电平为优化准则，以发射波形的能量、峰均功率比以及与通信波形之间的相位差为约束条件的优化问题，从而实现具有多普勒容忍性的通感一体化波形的构造。由于该优化问题的非凸性，该文提出一种基于优化最小化的迭代优化算法对其进行求解。数值仿真实验表明，相比传统一体化波形，该文提出的一体化波形具有更高的多普勒容忍性和更低的误符号率，在保证通信质量的前提下显著提升了通感一体化系统对运动目标的探测性能。
针对现有联合设计的通感一体化波形对运动目标探测性能不足的问题，该文提出了一种具有多普勒容忍性的通感一体化波形联合设计方案。首先，基于脉冲串模糊函数，推导了构造多普勒容忍波形等价于波形在相关区内具有极低的积分旁瓣电平。基于此，构建了以最小化一体化波形的加权积分旁瓣电平为优化准则，以发射波形的能量、峰均功率比以及与通信波形之间的相位差为约束条件的优化问题，从而实现具有多普勒容忍性的通感一体化波形的构造。由于该优化问题的非凸性，该文提出一种基于优化最小化的迭代优化算法对其进行求解。数值仿真实验表明，相比传统一体化波形，该文提出的一体化波形具有更高的多普勒容忍性和更低的误符号率，在保证通信质量的前提下显著提升了通感一体化系统对运动目标的探测性能。
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2023, 12(4): 882-891.
干扰识别是雷达抗干扰的前提，但对于实际的雷达欺骗干扰识别，存在着样本数量不足的问题。针对此问题，该文提出一种面向小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法。该方法基于雷达信号提取的特征参数及时频图像两种模态信息，利用原型网络训练多模态特征，并借助图像降噪处理和加权欧氏距离提高低信噪比下的识别性能，实现小样本条件下的雷达欺骗干扰识别。仿真结果表明，该文所提方法在干信比为3 dB时，10种雷达欺骗干扰的平均识别准确率达到了97%以上。模拟器数据的测试结果表明所提方法具备良好的泛化能力。
干扰识别是雷达抗干扰的前提，但对于实际的雷达欺骗干扰识别，存在着样本数量不足的问题。针对此问题，该文提出一种面向小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法。该方法基于雷达信号提取的特征参数及时频图像两种模态信息，利用原型网络训练多模态特征，并借助图像降噪处理和加权欧氏距离提高低信噪比下的识别性能，实现小样本条件下的雷达欺骗干扰识别。仿真结果表明，该文所提方法在干信比为3 dB时，10种雷达欺骗干扰的平均识别准确率达到了97%以上。模拟器数据的测试结果表明所提方法具备良好的泛化能力。
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2023, 12(1): 13-35.
星源照射双/多基地合成孔径雷达(SAR)，采用卫星发射，卫星、临近空间、飞机、地面等平台接收，实现对地海面场景和目标的高分辨成像。该技术具有可成像范围广、隐蔽性好、抗干扰能力强等优点，且可以通过波束调控实现扫描、聚束、滑动聚束等多种组合成像模式，从而获取更加丰富的成像信息，具有十分广阔的民用和军事应用前景。目前，国内外针对星源照射双/多基地SAR成像技术开展了多年的研究，积累了诸多研究成果。该文分别从系统组成、构型方法、回波模型、成像方法、收发同步与试验验证等方面对该技术进行阐述与分析，同时对相关的研究工作进行较系统的回顾，并展望了星源照射双/多基地SAR成像技术未来的发展方向。
星源照射双/多基地合成孔径雷达(SAR)，采用卫星发射，卫星、临近空间、飞机、地面等平台接收，实现对地海面场景和目标的高分辨成像。该技术具有可成像范围广、隐蔽性好、抗干扰能力强等优点，且可以通过波束调控实现扫描、聚束、滑动聚束等多种组合成像模式，从而获取更加丰富的成像信息，具有十分广阔的民用和军事应用前景。目前，国内外针对星源照射双/多基地SAR成像技术开展了多年的研究，积累了诸多研究成果。该文分别从系统组成、构型方法、回波模型、成像方法、收发同步与试验验证等方面对该技术进行阐述与分析，同时对相关的研究工作进行较系统的回顾，并展望了星源照射双/多基地SAR成像技术未来的发展方向。
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2023, 12(3): 516-528.
多站协同雷达目标识别旨在利用多站信息的互补性提升识别性能。传统多站协同目标识别方法未直接考虑站间数据差异问题，且通常采用相对简单的融合策略，难以取得准确、稳健的识别性能。该文针对多站协同雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题，提出了一种基于角度引导的Transformer融合网络。该网络以Transformer作为特征提取主体结构，提取单站HRRP的局部和全局特征。并在此基础上设计了3个新的辅助模块促进多站特征融合学习，角度引导模块、前级特征交互模块以及深层注意力特征融合模块。首先，角度引导模块使用目标方位角度对站间数据差异进行建模，强化了所提特征与多站视角的对应关系，提升了特征稳健性与一致性。其次，前级特征交互模块和深层注意力特征融合模块相结合的融合策略，实现了对各站特征的多阶段层次化融合。最后，基于实测数据模拟多站场景进行协同识别实验，结果表明所提方法能够有效地提升多站协同时的目标识别性能。
多站协同雷达目标识别旨在利用多站信息的互补性提升识别性能。传统多站协同目标识别方法未直接考虑站间数据差异问题，且通常采用相对简单的融合策略，难以取得准确、稳健的识别性能。该文针对多站协同雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题，提出了一种基于角度引导的Transformer融合网络。该网络以Transformer作为特征提取主体结构，提取单站HRRP的局部和全局特征。并在此基础上设计了3个新的辅助模块促进多站特征融合学习，角度引导模块、前级特征交互模块以及深层注意力特征融合模块。首先，角度引导模块使用目标方位角度对站间数据差异进行建模，强化了所提特征与多站视角的对应关系，提升了特征稳健性与一致性。其次，前级特征交互模块和深层注意力特征融合模块相结合的融合策略，实现了对各站特征的多阶段层次化融合。最后，基于实测数据模拟多站场景进行协同识别实验，结果表明所提方法能够有效地提升多站协同时的目标识别性能。
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2023, 12(1): 36-52.
合成孔径雷达三维成像技术(3D SAR)能通过孔径维度扩展实现三维成像能力，但数据维度大、系统实现难、成像分辨率低。压缩感知稀疏重构技术在简化3D SAR系统、提升成像质量等方面展现出巨大潜力，但面临计算复杂度高、参数设置困难、弱稀疏场景适应差等新问题，制约了其实际应用。针对上述问题，该文结合卷积神经网络的特征学习及迭代算法的深度展开理论，提出了基于自学习稀疏先验的3D SAR成像方法。首先，探讨了常规3D SAR稀疏成像中矩阵向量线性表征模型的局限性，引入成像算子提升成像算法处理效率。其次，讨论了迭代算法映射网络的深度展开模型和实现方式，包括网络拓扑结构设计、算法参数的优化约束及网络的训练方法。最后，通过仿真数据和地面实验，证明了所提方法在提升成像精度的同时，其运行时间较传统稀疏成像算法降低一个数量级。
合成孔径雷达三维成像技术(3D SAR)能通过孔径维度扩展实现三维成像能力，但数据维度大、系统实现难、成像分辨率低。压缩感知稀疏重构技术在简化3D SAR系统、提升成像质量等方面展现出巨大潜力，但面临计算复杂度高、参数设置困难、弱稀疏场景适应差等新问题，制约了其实际应用。针对上述问题，该文结合卷积神经网络的特征学习及迭代算法的深度展开理论，提出了基于自学习稀疏先验的3D SAR成像方法。首先，探讨了常规3D SAR稀疏成像中矩阵向量线性表征模型的局限性，引入成像算子提升成像算法处理效率。其次，讨论了迭代算法映射网络的深度展开模型和实现方式，包括网络拓扑结构设计、算法参数的优化约束及网络的训练方法。最后，通过仿真数据和地面实验，证明了所提方法在提升成像精度的同时，其运行时间较传统稀疏成像算法降低一个数量级。
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2023, 12(2): 376-388.
随着信息技术的发展和空战模式的改变，机载雷达告警接收机(RWR)成为现代战机不可缺少的电子战系统。为了更好地理解机载RWR，该文从接收机体制角度考虑，将机载RWR的系统架构划分成两个阶段，对每个阶段的特点和组成进行了分析。接着详细阐述了机载RWR的信号处理流程，并且梳理了与信号分选、信号识别和威胁评估相关的技术。最后，从实际运用出发，系统总结了机载RWR在复杂电磁环境中和应对新体制雷达中面临的挑战以及未来的发展需求。
随着信息技术的发展和空战模式的改变，机载雷达告警接收机(RWR)成为现代战机不可缺少的电子战系统。为了更好地理解机载RWR，该文从接收机体制角度考虑，将机载RWR的系统架构划分成两个阶段，对每个阶段的特点和组成进行了分析。接着详细阐述了机载RWR的信号处理流程，并且梳理了与信号分选、信号识别和威胁评估相关的技术。最后，从实际运用出发，系统总结了机载RWR在复杂电磁环境中和应对新体制雷达中面临的挑战以及未来的发展需求。
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自19世纪建立麦克斯韦方程以来，计算电磁学经历了百年的稳定发展，现已发展出有限差分法、有限元法、矩量法等数值算法和高频近似方法，是现代电子与信息领域的重要基石。近年来，人工智能技术经历了蓬勃发展，因其强大的建模和推理能力在电磁学界崭露头角，催生出智能电磁计算这一新兴研究方向，吸引了国内外众多科研工作者致力于该领域的研究，在电磁建模与仿真、电磁新材料和器件的分析与综合、探测与感知等领域涌现出很多优秀成果，为发展百余年的电磁学注入了新鲜血液。该文讨论了智能电磁计算的若干进展，为读者入门并了解该领域最新的研究成果提供有益帮助。
自19世纪建立麦克斯韦方程以来，计算电磁学经历了百年的稳定发展，现已发展出有限差分法、有限元法、矩量法等数值算法和高频近似方法，是现代电子与信息领域的重要基石。近年来，人工智能技术经历了蓬勃发展，因其强大的建模和推理能力在电磁学界崭露头角，催生出智能电磁计算这一新兴研究方向，吸引了国内外众多科研工作者致力于该领域的研究，在电磁建模与仿真、电磁新材料和器件的分析与综合、探测与感知等领域涌现出很多优秀成果，为发展百余年的电磁学注入了新鲜血液。该文讨论了智能电磁计算的若干进展，为读者入门并了解该领域最新的研究成果提供有益帮助。
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2023, 12(4): 762-775.
特征检测方法是解决海杂波中小目标检测问题的重要途径，其根据特征值是否在判决区域内判断目标有无，几乎不考虑特征间的时序信息。事实上，历史帧数据与当前帧数据的时序关联性，可以为当前帧特征值的计算提供丰富的先验信息。为此，该文提出了一种使用自回归(AR)模型在特征域对雷达回波进行时序建模和预测的方法，以利用历史帧特征的先验信息。首先，使用AR模型对平均幅度(AA)、相对多普勒峰高(RDPH)、频谱峰均比(FPAR)特征序列进行建模和1步预测分析，验证了对特征序列进行AR建模和预测的可行性。其次，提出利用历史帧特征时序信息作为先验信息的特征值提取方法，在此基础上，提出一种基于三特征预测的小目标检测方法，该方法可有效利用AA, RDPH和FPAR的历史帧特征时序信息。最后，使用实测数据验证了所提方法的有效性。
特征检测方法是解决海杂波中小目标检测问题的重要途径，其根据特征值是否在判决区域内判断目标有无，几乎不考虑特征间的时序信息。事实上，历史帧数据与当前帧数据的时序关联性，可以为当前帧特征值的计算提供丰富的先验信息。为此，该文提出了一种使用自回归(AR)模型在特征域对雷达回波进行时序建模和预测的方法，以利用历史帧特征的先验信息。首先，使用AR模型对平均幅度(AA)、相对多普勒峰高(RDPH)、频谱峰均比(FPAR)特征序列进行建模和1步预测分析，验证了对特征序列进行AR建模和预测的可行性。其次，提出利用历史帧特征时序信息作为先验信息的特征值提取方法，在此基础上，提出一种基于三特征预测的小目标检测方法，该方法可有效利用AA, RDPH和FPAR的历史帧特征时序信息。最后，使用实测数据验证了所提方法的有效性。
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2023, 12(1): 53-63.
大气变化是地基干涉合成孔径雷达(GB-InSAR)形变监测的主要干扰因素。由于监测环境的地形复杂，水汽、湿度和温度的空间异质性，基于均匀大气介质假设的校正方法可能导致大气校正精度较低。该文提出了一种两阶段半经验模型，用于估计和校正复杂大气条件下特大滑坡GB-InSAR监测过程中出现的大气相位误差。该方法兼顾线性大气相位和非线性大气相位，首先根据测区的范围和高程对观测到的大气相位进行建模，校正与地形相关的线性大气相位。然后，考虑复杂大气条件和方位向大视场角度场景下出现的空间域非均匀大气情况，选取稳定永久散射体(PS)通过插值的方式获取所有PS点的大气相位，校正非线性大气相位。采用该方法对三峡库区新铺和藕塘特大滑坡的地基大视场雷达图像进行处理，相比于常规方法减小大气相位误差最大约2 mm。能有效校正特大滑坡监测场景下出现的非均匀大气相位，满足特大滑坡广域范围监测需求。
大气变化是地基干涉合成孔径雷达(GB-InSAR)形变监测的主要干扰因素。由于监测环境的地形复杂，水汽、湿度和温度的空间异质性，基于均匀大气介质假设的校正方法可能导致大气校正精度较低。该文提出了一种两阶段半经验模型，用于估计和校正复杂大气条件下特大滑坡GB-InSAR监测过程中出现的大气相位误差。该方法兼顾线性大气相位和非线性大气相位，首先根据测区的范围和高程对观测到的大气相位进行建模，校正与地形相关的线性大气相位。然后，考虑复杂大气条件和方位向大视场角度场景下出现的空间域非均匀大气情况，选取稳定永久散射体(PS)通过插值的方式获取所有PS点的大气相位，校正非线性大气相位。采用该方法对三峡库区新铺和藕塘特大滑坡的地基大视场雷达图像进行处理，相比于常规方法减小大气相位误差最大约2 mm。能有效校正特大滑坡监测场景下出现的非均匀大气相位，满足特大滑坡广域范围监测需求。
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